Transform 2022’yi 19 Temmuz’da ve neredeyse 20 – 28 Temmuz’da geri getirmekten heyecan duyuyoruz. Bilgili görüşmeler ve heyecan verici ağ oluşturma fırsatları için yapay zeka ve veri liderlerine katılın. Bugün kayıt Ol!
Tespit etmek ve kökünü kazımak için gösterilen tüm çabalara rağmen, önyargının yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmaları ve kararlarına dahil olmasının birçok yolu vardır. Algoritmaları oluşturmak için kullanılan verilere, eğitim sürecinin kendisine gömülebilir veya algoritmaların karar vermek için nasıl kullanıldığına bağlı olarak ortaya çıkabilir.
2018’de IBM, veri kümelerinde ve makine öğrenimi modellerinde önyargıyı kontrol etmek ve azaltmak için açık kaynaklı bir araç seti olan AI Fairness 360’ı piyasaya sürdü ve daha sonra belirsizliği ölçmek için destek ekledi. Araç, konut kredileri, sigorta ve tıbbi kararların adaletini iyileştirdi.
IBM’in AI Fairness için yeni açık kaynaklı Reklamcılık Araç Takımı, reklamcılık sektörü için de aynı şeyi yapmayı umuyor. Tüketiciler, daha iyi bir ipotek oranı veya tıbbi prosedürün onaylanması için yaptıkları gibi, daha iyi reklamlar için onay için çabalamıyorlar.
IBM’in Weather Company and Alliances kıdemli başkan yardımcısı Bob Lord, VentureBeat’e “Bütün bunların gerçek özü, temel pazarlama ve reklam teknolojilerine önyargı tespit ve azaltma araçlarını entegre etmekle ilgili” dedi.
Statista, şirketlerin 2021’de reklamcılık için 764 milyar dolar harcadığını tahmin ediyor ve bu rakamın 2026’da 1 trilyon doları geçmesini bekliyor. Daha iyi önyargı tespiti ve azaltma, şirketlerin, kâr amacı gütmeyen kuruluşların ve hükümetlerin farklı gruplarda reklam harcamalarından daha fazla değer elde etmesine yardımcı olabilir. Ayrıca sağlığın sosyal belirleyicilerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Reklam teknolojiyle buluşuyor
Lord, “Reklamcılıkta var olan önyargı, tarihsel olarak pazarlamayı nasıl yaptığımıza kök salmıştır” dedi. Veri bilimcilerinin segment verilerini nasıl modellediği ve tüketicileri nasıl modellediği ile başlar. Artık reklam endüstrisi, pazarlama ve teknolojinin yakınlaşmasından geçiyor. Lord, “Reklamcılık endüstrisinde insanları hedef alma konusunda gerçekten başarılı olduk” dedi. Ancak, yeni ML algoritmalarıyla insanları hedefleme sürecinde, reklamcılar ayrıca belirli gruplar için sonuçları alt optimize ettiler.
Örneğin, IBM’in çalıştı Algoritmik güdümlü bir COVID-19 aşı eğitimi kampanyasında yanlılığın etkisini anlamaya yönelik bir projede Reklam Konseyi ile birlikte. Sistem, algoritmalar tarafından seçilen 108 farklı yaratıcı varyasyondan oluşan 10 milyonun üzerinde reklam gösterimini dinamik olarak sundu. Zamanla sistem, reklamları ortalamadan 32 kat daha fazla tıklamayı başaran 45-65 yaş arası kadınlar için optimize etti.
Bu, yeni bir çanta aksesuarı için harika bir sonuç olabilir, ancak diğer demografiler için COVID-19 farkındalığını artırmak için yetersizdi. Lord, “Önyargı kasıtlı değil,” diye açıkladı. “Teknolojide gizli ve biz bunu görmüyoruz çünkü henüz makinelerde yerleşik bir önyargı tespit teknolojisine sahip değiliz.”
Lord’un ekibi, bu teknolojiyi ipotek uygulamaları ve sigorta poliçesi için AI ve ML geliştirme iş akışlarına zaten entegre etti. Bugün, pazarlama kampanyalarını gerçeğin ardından analiz etmek için birkaç hızlı hizmet şirketi ile çalışıyorlar. Lord, “Umudum, bundan bir yıl sonra bu teknolojiyi baştan inşa edebileceğimizdir” dedi.
VentureBeat’in misyonu teknik karar vericilerin dönüştürücü kurumsal teknoloji ve işlemler hakkında bilgi edinmeleri için dijital bir şehir meydanı olmaktır. Üyelik hakkında daha fazla bilgi edinin.
Kaynak : https://venturebeat.com/2022/06/21/ibm-toolkit-promises-to-mitigate-advertising-bias/